Estimation basée modèle de la dynamique extrinsèque d'un robot à pattes

Model-rich estimation of the extrinsic dynamics of a legged robot

• Auteur / Autrice : Arnaud Demont
• Direction : Abdelaziz Benallegue
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Robotique
• Date : Inscription en doctorat le 31/10/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines

Mots clés

Mots clés libres

Estimation d'état enrichie

Robots à pattes

Odométrie

State estimation

Legged robots

Odometry

Résumé

Les robots à pattes, comme les bipèdes et les quadrupèdes, sont des systèmes sous actionnés car ne disposant pas d'actionneurs dédiés à la modification de leur position ou de leur orientation dans l'espace. A la place, ils modifient leur forme afin de produire des forces de réactions aux points de contact avec l'environnement, qui, à leur tour génèrent des accélérations dans l'espace. Ces forces dépendent non seulement de la cinématique articulaire mais aussi de leur position, orientation, ainsi que de leur vitesse dans le monde. Cependant, de manière symétrique au sous-actionnement, la position et orientation dans l'espace ne bénéficient en général pas de capteurs les mesurant directement, mais de multiples unités de mesures, chacune sensible à une partie de cet état, les accélérations linéaires, les vitesses angulaires, les forces de contact, etc. L'exploitation de cet ensemble de mesures afin de construire une estimation fiable de l'état du robot est encore aujourd'hui un problème ouvert. Le sujet de cette thèse est d'exploiter toutes ces mesures et de les coupler à tous les modèles dynamiques disponibles (la mécanique des multicorps, les modèles de contact et de frottement, etc.). L'idée est de construire un système dynamique consistant, capable de produire une estimation d'état extrinsèque du robot, qui est à la fois cohérent avec les mesures et avec les modèles dynamiques les plus riches. Cette estimation dynamiquement consistante, pourrait être utilisée pour le contrôle et la navigation de robots humanoïdes et quadrupèdes.

Legged robots, such as bipeds and quadrupeds, are under-actuated systems because they do not have actuators dedicated to changing their position or orientation in space. Instead, they modify their shape to produce reaction forces at the points of contact with the environment, which in turn generate accelerations in space. These forces depend not only on the joint kinematics but also on their global position, orientation, and velocity in the world frame. However, in a symmetrical way to the under-actuation, the position and orientation in space do not benefit in general from sensors measuring them directly, but from multiple measurement units, each sensitive to a part of this state, linear accelerations, angular velocities, contact forces, etc. The exploitation of this set of measurements in order to build a reliable estimation of the robot state is still an open problem. The subject of this thesis is to exploit all these measurements (IMUs, force and tactile sensors, robot vision, etc.) and to couple them to all the available dynamical models (multibody mechanics, contact and friction models, etc.). The idea is to build a dynamic system, able to produce an estimate of the extrinsic state of the of the robot, which is both consistent with the measurements and with the richest dynamic models. This dynamically consistent estimation could be used for the control and navigation of humanoid and quadruped robots.